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FastGlioma将显微光学成像与一种称为基础模型的AI相结合。研究人员使用超过11000份手术样本和400万个显微图像对视觉基础模型进行了预训练。这些肿瘤样本通过受激拉曼组织成像拍摄，这是一种由密歇根大学开发的快速、高分辨率光学成像方法。
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量子计算机很容易出错，这限制了它们在特定任务上超越经典计算机的潜力。量子纠错方法是将信息分散到多个量子比特，帮助减少出错，从而在不干扰计算的情况下发现并纠正错误。不过，大部分量子纠错方法通常依赖大量额外的量子比特来提供足够的防出错保护，这可能会在整体上降低效率。
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